MATLAB以该图像平均灰度值的 3 倍获得均值图，并将它与原 图做并集操作；

MATLAB中，如果你想要通过图像的平均灰度值的三倍来创建一个均值图，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，计算输入图像的平均灰度值。可以使用`immean()`函数，例如：

   avg_gray = immean(input_image);

2. 然后，计算平均灰度值的三倍作为新的像素值，创建一个新的矩阵来表示均值图：

   mean_img = avg_gray * 3;

3. 对于并集操作，由于MATLAB中通常处理的是二进制图像的并集，如果想基于灰度值合并两个图像，可能需要转换为二值图。可以设置阈值，比如大于平均灰度值作为白色（非黑），小于等于则为黑色：

   threshold = avg_gray;
   binary_mean_img = uint8(mean_img > threshold);

如果原图像也是灰度图像，你可以直接与`binary_mean_img`做按位相或（`|`运算符）来合并它们：

   combined_img = input_image | binary_mean_img;

请注意，这里假设`input_image`是一个灰度图像。如果是彩色图像，你需要分别对每个颜色通道处理。

相关问题

matlab图形并集运算

在Matlab中，图形并集运算是指通过布尔运算的方式将两个或多个基本图形进行组合，形成一个新的图形。布尔运算实质上是逻辑运算，包括联合、相交和相减等几种形式。通过使用这些运算，可以将基本图形的形状进行组合，形成新的特殊形体。

在Matlab中，可以使用布尔运算函数来进行图形并集运算。常用的布尔运算函数有"union"、"intersect"和"subtract"。其中，"union"函数用于计算两个图形的并集，即将两个图形的所有部分组合在一起。"intersect"函数用于计算两个图形的交集，即找出两个图形重叠的部分。"subtract"函数用于计算两个图形的差集，即去除一个图形中与另一个图形重叠的部分。

通过调用这些布尔运算函数，可以实现在Matlab中进行图形并集运算的操作。具体的操作方法可以参考Matlab的官方文档或其他相关教程。

python计算图像并集

可以使用OpenCV库中的位运算函数来计算图像的并集。具体实现方法可以参考以下代码：

import cv2

# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将两张图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算两张灰度图像的并集
union = cv2.bitwise_or(gray1, gray2)

# 显示并集图像
cv2.imshow('Union', union)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码可以读取两张图像，将它们转换为灰度图像，然后使用位运算函数计算它们的并集，并将结果显示出来。